論文の概要: LG-Hand: Advancing 3D Hand Pose Estimation with Locally and Globally Kinematic Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03151v1
• Date: Sun, 6 Nov 2022 15:26:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:32:30.309928
• Title: LG-Hand: Advancing 3D Hand Pose Estimation with Locally and Globally Kinematic Knowledge
• Title（参考訳）: LG-Hand: 局所的およびグローバルなキネマティック知識による3Dハンドポース推定の改善
• Authors: Tu Le-Xuan, Trung Tran-Quang, Thi Ngoc Hien Doan, Thanh-Hai Tran
• Abstract要約: 本稿では3次元手ポーズ推定のための強力な手法であるLG-Handを提案する。 キネマティックな情報が重要な役割を担い、3次元手ポーズ推定の性能に寄与すると主張している。 提案手法は,Person Hand Action Benchmarkデータセット上で有望な結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.693939291118954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D hand pose estimation from RGB images suffers from the difficulty of obtaining the depth information. Therefore, a great deal of attention has been spent on estimating 3D hand pose from 2D hand joints. In this paper, we leverage the advantage of spatial-temporal Graph Convolutional Neural Networks and propose LG-Hand, a powerful method for 3D hand pose estimation. Our method incorporates both spatial and temporal dependencies into a single process. We argue that kinematic information plays an important role, contributing to the performance of 3D hand pose estimation. We thereby introduce two new objective functions, Angle and Direction loss, to take the hand structure into account. While Angle loss covers locally kinematic information, Direction loss handles globally kinematic one. Our LG-Hand achieves promising results on the First-Person Hand Action Benchmark (FPHAB) dataset. We also perform an ablation study to show the efficacy of the two proposed objective functions.
• Abstract（参考訳）: RGB画像からの3次元手ポーズ推定は深度情報を得るのが困難である。 そのため, 2次元手指関節から3次元手足の位置推定に多くの注意が払われている。 本稿では,空間-時間グラフ畳み込みニューラルネットワークの利点を活用し,3次元ポーズ推定のための強力な手法であるlg-handを提案する。 本手法は,空間的および時間的依存関係を一つのプロセスに組み込む。 キネマティックな情報が重要な役割を担っており、3dハンドポーズ推定の性能に寄与していると論じる。 これにより、手の構造を考慮した2つの新たな目的関数、角度損失と方向損失を導入する。 角度損失は局所運動情報をカバーするが、方向損失はグローバルな運動情報を扱う。 我々のLG-Handは、First-Person Hand Action Benchmark (FPHAB)データセットで有望な結果を得る。 また,2つの目的関数の有効性を示すためのアブレーション研究も行った。

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